【摘 要】
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智能制造（Intelligent Manufacturing,简称IM）是新世纪企业转型的关键。对于食品行业,为了提升企业竞争力,形成良好的品牌效应,众多企业开始集成现代化智能技术以形成良好的加工生态。而食品加工过程的关键性节点之一为劣质产品的检出和即时剔除,其核验指标又往往集中在尺寸、颜色、纹理、包装等视觉属性上,因此,研究良好的智能化视觉检测机制成为食品企业转型的关键。本文以重庆健康食品有限公
【基金项目】
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南京理工大学cims研究所与重庆健康食品有限公司的合作项目
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智能制造（Intelligent Manufacturing,简称IM）是新世纪企业转型的关键。对于食品行业,为了提升企业竞争力,形成良好的品牌效应,众多企业开始集成现代化智能技术以形成良好的加工生态。而食品加工过程的关键性节点之一为劣质产品的检出和即时剔除,其核验指标又往往集中在尺寸、颜色、纹理、包装等视觉属性上,因此,研究良好的智能化视觉检测机制成为食品企业转型的关键。本文以重庆健康食品有限公司的生产项目为背景,基于机器视觉设计一种产品尺寸测量和包装缺陷检测智能工位。首先分析了智能工位的设计需求,针对现有的产线情况完成了总体方案的设计。其次,对工位结构进行了设计,通过PID算法实现输送位移控制,并利用边缘计算（Edge Computing）达成多工位系统优化。继而,在相机标定、光源稳定性及图像预处理等系统标准化研究的基础上,基于边缘检测与最小外廓拟合技术实现了尺寸测量算法的开发与测试,达成了低于1.44mm的标准误差;基于暹罗神经网络实现了包装缺陷检测算法的开发与测试,达成了92.12%的检测准确率;并利用多源数据融合实现了算法准确度优化。在此基础上,针对单工位和多工位两种设计形式,分别利用C/S和B/S两种体系框架,结合pyqt、django、html、MYSQL等开发工具完成了软件系统功能的设计与实现,并就具体功能进行了实例化测试。
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